💰基差的无风险套利机会（1）
写于2021年6月。期现溢价率可以为投资者提供无风险γ收益，是市场奖励的糖果。
本文基于作者的独立研究和分析判断，仅供参考，不构成任何投资建议。对于读者使用本文以及由此产生的任何后果，笔者不承担任何责任。
基差（Basis）是加密资产领域常用的研判市场情绪和波动状况的工具，但正如我们之前在研究预估杠杆率（ELR）、比特币统治率（BTC.D）中指出的那样，很多人对这些工具的使用有诸多误区，并且无法对其应用背景和投资作用概以全貌。
本文将按照由浅入深的思路介绍基差及其溢价率的基本含义和具体应用，为加密资产投资者在使用其进行市场分析、资产管理等方面提出参考性建议。
核心要点：
基差、基差溢价率、年化基差溢价率的含义及应用区别
基差溢价率揭示市场牛熊状况，提供中长线调仓管理信号
基差溢价率“均值回归”的市场特点可以提供无风险套利机会
基差的波动预期能指导套期保值合理操作
一、基差及其溢价率
1、基差（Basis）
基差，是指同一品种的现货与期货的价格差值。在传统金融市场上，人们对各类商品的供需认知的变化造成了基差的波动。
一般而言，当现货需求处于强劲而供应显示不足时，人们倾向于购买现货，或抛售做空远月期货，这时基差走强（Stronger），又称为期货贴水（Contango），属于反向市场。反之，基差转弱（Weaker），又称为期货升水（Backwardation），属于正向市场。
基差体现的是持有现货到交割期的各类成本，包括运输成本、仓储成本、保险成本、利息成本（占用资金的无风险利率）、损耗成本等。当交割期临近，基差对应的成本越来越小，直至交割日趋近于零，期货和现货价格也就接近零，即期货平水。
不过在加密资产领域，比特币具有去中心化、同质化、易传输等特征，使得持币成本变为利息成本，也就是说期货溢价代表计价稳定币或法币的利息。
加密市场的一大特点是在大部分时间里，期货是持续升水的，我们一般把这种情形归因于：
比特币供应量是间歇性减半的，而需求则是持续增长的，从供需角度来看，投资者对比特币上涨存在较高的预期，所以远月合约溢价率偏高；
比特币市场呈现牛长熊短的特征，投资者放大收益可以通过操作衍生品，而远月合约不像永续合约那样可能产生资金费用（Funding Fee）损失，所以很多投资者会直接参与做多远月合约。
总之，为了便于更好地用期现价差来观察市场，同时考虑人们偏好使用正数的日常习惯，所以在加密市场上，人们就默认用期货价格减去现货价格来表示基差，这是与传统金融市场不同的地方。
基差（Basis）=期货价格（Future）-现货价格（Spot）
2、基差溢价率（Basis Premium Rate）
在实际投资分析中，使用较为广泛的是基差溢价率的绝对值和年化值。
因为加密货币价格波动较大，不同时期基差数值差异就很大，所以一旦放大周期，基差的缺陷就会暴露出来，观察市场的结论就会失真，这时候我们使用期货对现货的溢价比率就更为贴切了。
基差溢价率=(期货价格-现货价格)\现货价格
上述公式是我们计算基差溢价率的绝对值公式，从公式上可以看出，基差溢价率与基差是正向的同步关系。
但是，有人可能会产生这样的疑问：这样的基差溢价率在观察市场时同样有缺陷，那就是临近交割时期现溢价率会向零靠拢，应该什么时候放弃该交割合约换用下一个交割合约呢？一般来说，很多交易所如 Huobi、OKEx 等会在季度月的倒数第三个星期五结算后将当季合约转为次周合约，所以大家可以在合约转换前换用下一临近的季度合约。
另外，为了有效观察不同周期内溢价率的表现，我们会把溢价率除以合约到期时间来折合成年化的溢价率。
例如，在 2021 年 3 月 26 日比特币现货收盘价为 55025.59U，6 月 25 日到期的当季合约收盘价为 58073.10U，那么基差为 3047.51U，基差溢价率约为 5.54%，年化溢价率约为 22.15%。
与此同时，9 月 25 日到期的次季合约收盘价为 60272.00U，那么它对应的基差为 5246.41U，溢价率为 9.53%，年化溢价率约为 19.07%。
实际上当季、次季、当周、次周合约均可用来计算输出年化基差溢价率，但通常来讲，我们习惯使用当季交割合约的年化基差溢价率来分析市场。
二、基差及其溢价率的应用
基差溢价率既可以结合其他市场指标（如资金费率、预估杠杆率、PCR 值等），也可以单独使用来判断市场牛熊状况，进而协助投资者调整中长期投资策略，操作无风险套利机会和更合理的套期保值业务等。
1、揭示市场牛熊状况
根据区块链数据平台同伴客（TBanic）的定义，比特币的年化基差溢价率根据情绪指数可划分为 9 个档位，用于判定比特币市场的牛熊状态。
比特币年化基差溢价率
市场状态
>20 %
极度牛市
10%~20%
牛市
5%~10%
乐观
2%~5%
谨慎乐观
0~2%
谨慎
-5%~0
谨慎悲观
-10%~-5%
悲观
-20%~-10%
熊市
<-20%
极度熊市
比特币年化基差溢价率的市场划分明细 表 1 来源：TBanic
例如在我们撰文的今日即 2021 年 7 月 14 日，数据显示比特币年化基差溢价率为 4.85%，对照上表应是谨慎乐观态势。
当然考虑到不同的加密资产交易平台的数据差异，基差溢价率会有所不同，对市场状态研判的结论也会有一定影响，但其整体波动走势是同步的，我们会在后文对此做进一步探讨。
在我们研究过程中发现，比特币的年化基差溢价率是随市场动态变化的，所以单独使用基差溢价率是无法准确预判币价未来的具体走向的，但是，当我们发现比特币处于极度牛市或极度熊市之时，就应该对大量的浮盈头寸开始兑现或保护了，因为从历史规律来看，市场总是在牛熊之间波动，不可能一直处于极度牛市和极度熊市之中，这种市场过度情绪的终结往往会通过价格的反向波动来实现基差溢价率的回归。
当然从另一个层面来讲，对价值信仰者来看，当基差溢价率显示市场进入极度熊市之后，这可能表示囤币的时机到来，可以采取现货定投等方式介入跟进。
基差溢价率不仅可以指导投资者的中长期操作，对价格的短期波动也有一定的指向意义。
如上图所示，比特币在 2021 年 4 月 14 日创最高价之后开始下跌，基差溢价率也随之缩小，尽管币价自 4 月 26 日开始快速反弹，但无论当季还是次季的基差溢价率一直未能快速修复，反而在币价震荡期间持续下行，这说明半个月的上涨大概率是短线资金推动所致，尤其是 4 月 26 日前的下跌已经跌破了日线的道氏前低点，这次上涨则大概率是短线的反弹，而非延续趋势性的上涨，后市也如期开启了第二波更猛烈的下跌走势。
当 5 月 10 日至 19 日完成第二波杀跌之后，币价再次陷入震荡，但这次的震荡是倾斜向下的，显示出多头反弹的无力，但是对应的基差溢价率反而有筑底迹象，在币价连创新低的震荡期间，基差溢价率反而维持了没有创新低的水平，这说明尽管空头显示较为强势，但仍有大量多头托底入场。
然而世事无绝对，这一证据提示了我们价格下跌遇到的强大支撑力，却并非告诉我们价格下跌结束，至少对长期投资者而言，目前属于“谨慎乐观”阶段，并不是大举抄底的绝佳时机，即便短线抄底也仍需做好利润保护措施。
2、捕捉基差套利机会（Basis Arbitrage）
1) 基差套利的优势
投资者通常可以利用基差溢价率在期货临近交割日向零回归的特征，在不增加风险敞口的情况下，当基差溢价率触发一定的阈值后，分别对现货和期货市场建立多空方向相反的头寸来搏取无风险利差。
目前该策略已逐渐被诸多机构采用，其优势主要体现在：
基差套利符合基差必然回归的特征，预期利润是不受市场价格波动干扰的，是目前加密市场上为数不多的一种“躺赢”的市场中性（market neutral）策略。
基差套利的敞口不会放大，相比对资产组合等方式能有效规避系统性风险，有助于提升投资者收益的稳定性，提高金融市场定价效率。
基差套利基于交易所的保证金模式可实现盈亏相抵，操作得当可成为一种无风险的策略。当然这里的无风险，并非指风险完全为零，而是说我们将风险敞口看做一个系数，在忽略不可抗力风险（如交易所跑路、黑客盗币等）的前提下，该策略在无杠杆情况下是没有强平风险的。
基差套利操作简单，易于上手，适合大资金中长线操作，可获得高于传统市场的α收益。
我们这里着重探讨如何适当操作，使基差套利成为无风险操作。
目前各大交易所对币本位合约的盈亏取值公式为合约张数*合约面值*(1/开仓价-1/平仓价），这样的盈亏公式决定了在 1x 杠杆的情况下，做多币本位的盈利上限是不超过 100%的，但浮亏下限则是在币价折半时亏光开仓的所有币，做空币本位的理论盈利上限是不超过合约面值，浮亏上限则是不超过 100%的。
而 U 本位合约这种产品其实是线性的，比较容易理解，盈亏计算也相对简单，盈亏等于以 U 计算的仓位价值与价格涨跌幅度的乘积。
以操作 1 枚比特币的仓位价值为例，这两种合约对应的大致盈亏走势如下图所示，这意味着做空合约、做多现货的套利更适合用币本位，做多合约、做空现货的套利更适合用 U 本位。
2) 基差套利的操作
基差套利的一般操作步骤为：
跟踪基差溢价率波动走势，等待触发设定的阈值。一般来说我们更多地参与牛市期间的套利操作，因为熊市存续时间较短，而且无论是借币卖空还是永续做空都需要支付一定的成本（借币利息、资金费用）。
建立买卖方向相反的对冲头寸，基差为正时适合用反向合约，为负时适合用正向合约。若期现溢价率为正，则应买币后划转至币本位合约账户，同时建立相同的币本位合约的做空头寸；如果期现溢价率为负，则应借币卖空后将稳定币或法币划至 U 本位合约账户，同时建立相同的 U 本位合约的做多头寸。需要补充的一点是，目前 OKEx 提供了统一保证金模式，这种模式可以支持 U 本位、币本位的多空混合组合，并且不必划转币即可自动实现盈亏相抵。
等待基差溢价率回归到一定阈值，平掉合约和现货仓位，获取利润。
例如，我们在 2021 年 4 月 13 日发现，比特币现货收盘价为 63573.30U，当季 0625 期货合约收盘价为 68483.00U，二者基差为 4909.70U，溢价率达到 7.72%。如果我们在当日以现价买入 1 枚比特币，同时卖空 684 张（每张面值 100U）当季期货，那么理论上到 6 月 25 日会获得约 7.72%的利润，折合年化约 38.61%。
但实际上币价后市下跌很快，溢价率甚至一度转为负数。到 4 月 18 日 11 时 30 分，期现价格分别为 56500.00U、56383.00U，溢价率已经逼近零，如果此时平掉空单，盈利约 0.2118 个 BTC，再将全部 BTC 以现货价卖出可得 68325U。
BTC 现货价格
BTC0625 期货价格
4 月 13 日
63573.30U，买入 1 个 BTC
68483.00U，卖出价值约 1 个 BTC 期货合约
4 月 18 日
56383.00U，卖出约 1.2118 个 BTC
56500.00U，平仓
结果
原现货亏损约 7190.30U
期货盈利约 0.2118 个 BTC，折现约 11941.92U
实现净收益约 4752U
综上，在不计手续费和滑点的前提下，盈利约 4752U，5 天的盈利率约 7.47%。
3) 基差套利的收益
为了定量分析利用基差“均值回归”原理的套利收益，我们对 BTC、ETH 等部分主流币近三年的牛市基差套利机会做了全仓滚动回测，结果表明当季基差溢价率的入场和出场值在 5%-0%、4%-1%、5%-1%、5%-2%、4%-0%时，市场长期盈利效果表现最佳，样本内数据均可实现 20%以上的预期年化收益率。
如下表所示，展示了在基差溢价率大于等于 4%时入场（买多现货、卖空期货）、等于或小于 0%时出场（买平期货、卖出现货）的回测的盈利结果，可见 BTC 的套利表现并不突出，BCH 在近三年的套利回报远高于其它币种。
2019 PnL（USDT）
2020 PnL（USDT）
YTD PnL（USDT）
BTC
76.24%
21.75%
31.97%
ETH
56.93%
90.60%
42.87%
LTC
172.86%
32.31%
80.56%
BCH
160.02%
86.47%
93.48%
注：该策略基于 FMZ 平台，对 Huobi 交易所的当季合约 BTC/USD 和现货 BTC/USDT 做套利回测，回测精度为 5 分钟，默认对手价为成交价，手续费为现货 0.1%，期货 0.04%。本策略默认采用较大资金，且控制最小获利溢价空间在 3%以上，以规避下单张数过少或实际滑点等可能造成的损失。
2021 年回测时间截止日为 7 月 12 日。
部分币种基差套利明细 表 3 来源：整理自 FMZ 回测结果
除此之外，我们还可以使用增强型方案进一步优化基差平稳性、信号过滤、开平仓阈值、仓位控制等，比如对基差溢价率的 K 线走势进行量化分析采取动态出入场，选取折价空间更大的币种，构建多品种的多边套利，利用杠杆优势结余出具有一定安全边际的保证金继续投资获利，利用不同交易所的价格差异在主经纪商平台上进行跨交易所卖高买低等。
如下表所示，skew 展示了不同交易平台的基差溢价率走势，可以看出 FTX 的溢价率长期是偏高的，Deribit 则长期偏低，这些都可以提供跨平台的基差套利机会。
3、指导套期保值操作（Hedging）
套期保值，是指通过将期货合约作为将来在现货市场上买卖商品的临时替代物，对其现在买进准备在未来出售的标的或对未来需要买进标的的价格进行保险锁定的交易活动。其中“保值”多是指锁定计价的货币价值（稳定币或法币），而非原生代币。
简而言之，参与套期保值的投资者是在期货市场上承担区间最终收窄的基差风险，来抵御现货价格的波动风险。
根据目前市场上最优套保比率的研究，可以将套期保值的方法体系分为基于效用最大化的传统套保方案，以基于风险最小化的套保方案，及基于夏普比率（Sharpe Ratio）最大化原理下的套保模型。限于篇幅，我们这里只探讨最常用的期现头寸相等的传统套保方式。
套期保值分为买入套期保值和卖出套期保值，我们分开讨论。
1) 买入套期保值
买入套期保值，又称多头套期保值(long hedge 或 buying hedge)，是指交易者先买入期货，以防止将来在现货市场买进时因价格上涨而造成经济损失的一种方式。
一般而言，当投资者买入套期保值后，如果基差走弱，则是不完全套期保值，期现盈亏相抵后会存在净亏损；如果基差走强，则是不完全套期保值，期现盈亏相抵后会存在净盈利；如果基差走平，则一般会实现完全套期保值。
换句话说，如果要完全实现买入套保的目标甚至有盈余，那么就应当预期基差大概率不变或走强。
在牛市中，基差大部分时段是正值。参考图 1 来看，基差与现货价格呈高度的正相关同步关系，所以在牛市中随着价格的攀升，基差溢价率也是不断上涨的，也就是说，基差是随着不断走强的。但投资者也需要预防价格进入超买状态后转为下跌引发基差转弱，而且根据期现收敛的交割特性，在期货临近交割时，基差必然是从正值向零逼近的，要提前进行平仓结算，规避基差损失。
在熊市中，基差大部分时段是负值，尽管有基差持续走弱的风险，但是临近交割，基差向零逼近，是由弱转强的，这给投资者买入套期保值带来了较为确定的操作价值。但需要注意的是，如果交割时价格低于入场价，那么注销损益时仍然是净亏损的。
2) 卖出套期保值
卖出套期保值，又称空头套期保值（short hedge 或 selling hedge），是指交易者建立期货市场的空头头寸，来保护现货市场上的多头头寸价值，以此规避价格下跌造成的经济损失，类似于卖出备兑看涨期权策略（coverd call）。
与买入套期保值相反，当投资者买出套期保值后，如果基差走弱，则是不完全套期保值，期现盈亏相抵后会存在净盈利；如果基差走强，则是不完全套期保值，期现盈亏相抵后会存在净亏损；如果基差走平，则一般会实现完全套期保值。
如果要实现买入套保的目标甚至有盈余，那么就应当预期基差大概率不变或走弱。
在牛市中，基差会在临近交割时向零靠拢，基差会由正值向零走弱，所以尽管存在基差扩大的浮亏风险，但投资者仍是可以在交割时实现盈余机会的。
在熊市中，投资者做空期货合约可以在一定程度上对冲持币的下行损失，但是在期货交割时基差会由负值向零走强，投资者可能出现净亏损，所以应当做好预案，在预计价格将出现持续下跌时卖出套期保值，在期货交割前及时平仓了结。
我们这里忽略手续费和滑点等成本，以套保者操作价值 1 枚比特币的牛市套利做案例说明，熊市套利原理相同，不再赘述。
买入套期保值
卖出套期保值
2021 年 3 月 26 日
当日现货收盘价 55025.59U，交易者担心未来买入现货价格更高，所以买多 1BTC 的 U 本位当季 0625 期货，价格为 58073.10U，此时基差为 3047.51U
交易者担心持有的 1 枚比特币会因价格下跌带来损失，所以卖空 1BTC 的币本位当季 0625 期货，价格为 58073.10U
2021 年 4 月 13 日
当日现货收盘价 63575.00U，交易者观察到基差扩大到 6570.10U，平掉期货多单后买入 1 枚比特币，净盈利约 12072.00U
交易者此时因基差扩大而产生亏损，浮亏约 17.21%
2021 年 6 月 25 日
当日为交割日，现货开盘价 34663.08U，交易者观察到基差缩小到 15.92U，如果没在 4 月 13 日结束套期保值，那么交割日就会多出约 3031.59U 的亏损
当日为交割日，在开盘日以现价 34679.00U 平掉空单，盈利约 0.6737BTC，然后以现货价 34663.08U 卖出全部 BTC 后，获得约 2990.00U 的净盈利
现货价格（U）
当季 0625 期货价格（U）
2021 年 3 月 26 日收盘价
55025.59
58073.10
2021 年 4 月 13 日收盘价
63575.00
70145.10
2021 年 6 月 25 日开盘价
34663.08
34679.00
当然，本节并没有试图提供预测基差扩张或缩小的方案，或者说，我们只能明确期货交割时基差会向零修复，至于如何选择基差波动有利于资产盈余的时机，对套保人员来说可能并不是首要关注的。毕竟套期保值并非无风险的方案，基差波动也是随机漫步、难以做短期预测的，正如人们经常提到的那样，「重要的是建造方舟，而不是预测风暴。」对套保人员来说，重要的是锁定自己的预期价值，而非一味试图获得投机性回报。
三、总结
在本文中我们首先探讨了基差及基差溢价率的基本含义，指出了其在预判市场状态、提供套利机会和指导套期保值等方面的具体应用，着重对其在无风险获利方面的量化策略上做了探讨。
事实上，如果把基差作为一种很好的市场分析和投资管理工具的话，那我们的市场洞见则是利用基差在合约交割期修复收敛的特点进行适当的投资调仓、套利、套保等操作是一种有效的择时策略，该策略能够熨平投资者在高波动背景下的收益波动。
另外，我们也应认识到基差及其溢价率有自身的局限性，这包括但不限于：
加密货币的期货衍生品出现较晚，可供研究的历史基差及其溢价率的数据样本有限，可能产生统计采样误差。
基差及其溢价率波动较缓慢，但并不代表风险较低，如果选用对冲合约类型、杠杆倍数不当，或市场出现极端异常波动，仍有亏损风险。
基差套利的方法应用越来越广泛，本文探讨的基差机会和空间也在不断压缩，可能对套利参与者造成资金闲置损失。
其它如政策风险、流动性风险、外汇兑换风险、交易所经营风险等均可能造成操作损失。
总体而言，基差及其溢价率作为观察市场波动的常用指标，有较高的市场导向价值，尽管存在一定的局限性，但仍然值得我们做进一步的探讨和优化，我们也将在以后持续关注并分享更多有关基差的研究信息。
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